matplotlib 如何使用gridspec格式化共享的y轴

gab6jxml  于 2023-04-06  发布在  其他
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我正在尝试修复此图的格式:

我用“Df”数据生成的,但我遇到了这个麻烦的问题,两个图太接近了。我用来绘制这个图的脚本是:

#[Df,mdD,teoD,e1f,teoe1,e2f,teoe2] = [[row[i] for row in np.load('master_results.npy',allow_pickle=True)[1][2:]] for i in [0,1,2,3,4,5,6]] #reading Datafile

import matplotlib.gridspec as gridspec

def test_histograms(values):

    fig = plt.figure(figsize=(25,15))

    gs = gridspec.GridSpec(3, 3)
    ax_main = plt.subplot(gs[1:3, :2])
    ax_yDist = plt.subplot(gs[1:3, 2],sharey=ax_main)

    ax_main.plot(np.arange(len(values)),values, alpha=0.05)
    ax_main.scatter(np.arange(len(values)),values, s=20, marker='o',alpha=0.4)
    values.sort()
    ax_main.plot(values, linewidth=3)

    ax_main.set(xlabel="Test number", ylabel=r"$\Delta(t_f)$")
    ax_main.grid(True, color='blue', linewidth=3, linestyle='--', alpha=0.1)
    ax_main.legend(['_nolegend_', r'$\Delta(t=t_f)$', '$\Delta(t_f)^{\;\mathrm{(sorted)}}$'])

    ax_yDist.hist(values,bins=100,orientation='horizontal',align='mid', alpha=0.5)
    ax_yDist.hlines(0.0359,0,26,linestyle='--',color='blue')
    ax_yDist.grid(True, color='blue', linewidth=3, linestyle='--', alpha=0.1)
    ax_yDist.set(xlabel='count')
    ax_yCumDist = ax_yDist.twiny()
    ax_yCumDist.hist(values,bins=100,cumulative=True,histtype='step',density=True,color='green',align='mid',orientation='horizontal',linewidth=3)
    ax_yCumDist.tick_params('x', colors='green')
    ax_yCumDist.set_xlabel('cumulative',color='green')

    plt.show()

test_histograms(Df)
Df=np.random.uniform(0.0359, 0.0018, 400)
test_histograms(Df)
Df=np.random.rayleigh(0.0359, 400)
test_histograms(Df)
Df=np.random.normal(0.0359, 0.0018, 400)
test_histograms(Df)

您可以使用不同的分布来允许重复性。具体来说,对于3个十进制值,第二个(右)y轴离左侧太近。我希望看到如下内容

第二个图,但对于任何可能的范围。我怎么能解决这个问题?也许在左图和右图之间添加一个薄的“空间”?

vm0i2vca

vm0i2vca1#

使用tight_layout()函数调整子图之间和周围的填充:

plt.tight_layout()

验证码:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import gridspec as gridspec

def test_histograms(values):

    fig = plt.figure(figsize=(25,15))

    gs = gridspec.GridSpec(3, 3)
    ax_main = plt.subplot(gs[1:3, :2])
    ax_yDist = plt.subplot(gs[1:3, 2],sharey=ax_main)

    _ = ax_main.plot(np.arange(len(values)),values, alpha=0.05)
    ax_main.scatter(np.arange(len(values)),values, s=20, marker='o',alpha=0.4)
    values.sort()
    _ = ax_main.plot(values, linewidth=3)

    ax_main.set(xlabel="Test number", ylabel=r"$\Delta(t_f)$")
    ax_main.grid(True, color='blue', linewidth=3, linestyle='--', alpha=0.1)
    ax_main.legend(['_nolegend_', r'$\Delta(t=t_f)$', '$\Delta(t_f)^{\;\mathrm{(sorted)}}$'])

    ax_yDist.hist(values,bins=100,orientation='horizontal',align='mid', alpha=0.5)
    ax_yDist.hlines(0.0359,0,26,linestyle='--',color='blue')
    ax_yDist.grid(True, color='blue', linewidth=3, linestyle='--', alpha=0.1)
    ax_yDist.set(xlabel='count')
    ax_yCumDist = ax_yDist.twiny()
    ax_yCumDist.hist(values,bins=100,cumulative=True,histtype='step',density=True,color='green',align='mid',orientation='horizontal',linewidth=3)
    ax_yCumDist.tick_params('x', colors='green')
    ax_yCumDist.set_xlabel('cumulative',color='green')

    plt.tight_layout()
    plt.show()

df = np.random.uniform(0.0359, 0.0018, 400)
test_histograms(df)
df = np.random.rayleigh(0.0359, 400)
test_histograms(df)
df = np.random.normal(0.0359, 0.0018, 400)
test_histograms(df)

添加tight_layout之前的输出:

添加tight_layout后的输出:

注意:您可以使用tight_layout的w_pad参数来设置子图之间的填充,例如使用plt.tight_layout(w_pad=10)将导致以下结果:

我将ax_main定义为_,因为jupyter将不必要的输出打印到控制台。
我将标记大小设为s=20;也许它看起来不同,因为我的分辨率或我运行代码的位置。

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